Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/37967
Назва: Комп'ютеризована система автоматичного калібрування сенсорів в безпровідній сенсорній мережі
Інші назви: Сomputerized system of automatic calibration of sensors in a wireless sensor networks
Автори: Панузик, Олександр Юрійович
Приналежність: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Бібліографічний опис: Панузик О. Ю. Комп'ютеризована система автоматичного калібрування сенсорів в безпровідній сенсорній мережі : кваліфікаційна робота бакалавра за спеціальністю "123 – комп'ютерна інженерія" / О. Ю. Панузик. – Тернопіль : ТНТУ, 2022. – 55 с.
Bibliographic description: Computerized system of automatic calibration of sensors in a wireless sensor networks // Bachalor thesis // Panuzyk Oleskandr // Ternopil Ivan Pul'uj National Technical University, Faculty of Computer Information Systems and Software Engineering, Department of Computer Systems and Nets // Ternopil, 2022 // p.- 55, fig. – 25, table. –1, Sheets A1 – 5, Ref. – 19.
Дата публікації: 15-чер-2022
Дата подання: 15-чер-2022
Дата внесення: 16-чер-2022
Видавництво: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Країна (код): UA
Місце видання, проведення: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Науковий керівник: Баран, Ігор Олегович
Члени комітету: Гладьо, Юрій Богданович
УДК: 004.7
Теми: калібрування
давач
бездротова сенсорна мережа
програмне забезпечення
algorithm
алгоритм
calibration
sensors
wireless sensor network
Кількість сторінок: 54
Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена розробці алгоритму автоматичного калібрування сенсорів бездротової сенсорної мережі та прототипу комп’ютеризованої системи на його основі. У процесі дослідження проводилися: дослідження існуючих методів калібрування сенсорів бездротових сенсорних мереж , розробка алгоритму автоматичного калібрування в бездротовій сенсорній мережі на основі методу комплексування інтервальних даних, розробка програмного забезпечення методу «простого» калібрування та алгоритму автоматичного калібрування AutoWSN, експериментальні дослідження алгоритмів автокалібрування. Розроблений алгоритм може працювати за мінімальної кількості вузлів мережі від 4 шт. За результатами проведених експериментальних досліджень двох алгоритмів автокалібрування було зроблено висновок про те, що в середньому метод AutoWSN виграє за точністю у 2,3 рази у методу «простого» калібрування.
The qualification work deals with the development of an algorithm for automatic calibration of wireless sensor network sensors and a prototype of computerized system based on it. The study included: research of existing methods of calibration of wireless sensor networks, development of automatic calibration algorithm in wireless sensor network based on the method of interval fusion data, development of software for "simple" calibration and automatic calibration algorithm AutoWSN, experimental algorithm studies. The developed algorithm can work with a minimum number of network nodes from 4 pcs. According to the results of experimental studies of two autocalibration algorithms, it was concluded that on average the AutoWSN method wins by 2.3 times in accuracy in the method of "simple" calibration.
Зміст: ПЕРЕЛІК УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ, СИМВОЛІВ, ОДИНИЦЬ СКОРОЧЕНЬ І ТЕРМІНІВ 7 ВСТУП 8 РОЗДІЛ 1 АНАЛІЗ ТЕХНІЧНОГО ЗАВДАННЯ 10 1.1 Топології БСМ 10 1.2 Методи калібрування БСМ 11 1.2.1 «Від-вузла-до-вузла» 11 1.2.2 З використанням PRNet 14 1.2.3 Просте 17 1.2.4 Дворівневе на рівні системи 18 РОЗДІЛ 2 ПРОЕКТНА ЧАСТИНА 23 2.1 Модель мережі 23 2.2 Метод комплексування інтервальних даних 24 2.2.1 Основні поняття 24 2.2.2 Метод IF&PA 27 2.3 Алгоритм автоматичного калібрування сенсорів БСМ 28 2.4 ПЗ методу «простого» калібрування 31 РОЗДІЛ 3 ПРАКТИЧНА ЧАСТИНА 39 3.1 ПЗ для автокалібрування за допомогою алгоритму AutoWSN 39 3.2 Експериментальне дослідження алгоритмів автокалібрування 43 РОЗДІЛ 4 БЕЗПЕКА ЖИТТЄДІЯЛЬНОСТІ, ОСНОВИ ОХОРОНИ ПРАЦІ 47 4.1 Стихійні лиха та їх класифікація 47 4.2 Соціальне значення охорони праці. 49 ВИСНОВКИ 52 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 51 ДОДАТКИ Додаток А Технічне завдання
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/37967
Власник авторського права: © Панузик Олександр Юрійович, 2022
Перелік літератури: 1. J. Yick, B. Mukherjee, D. Ghosal: Wireless sensor network survey. Computer Networks, volume 52, issue 12, pp. 2292–2330, 2008. 2. Matin, M.A. Overview of Wireless Sensor Network / M.A. Matin, M.M. Islam // InTechOpen: 2012. 3. Al-Rakhami M., Almowuena S. Wireless Sensor Networks Security: State of the Art. 2018. 4. Takruri, M., Challa, S., Yunis, R.: Data fusion techniques for auto calibration in wireless sensor networks. 12th International Conference on Information Fusion, No. 5203880, pp. 132-139, 2009. 5. Li R., Wang J., Chen J. Movable platform-based topology detection for a geographic routing wireless sensor network // Sensors (Switzerland). 2020. Vol. 20, № 13. 6. Fadi Kizel, Yael Etzion, Rakefet Shafran-Nathan, Ilan Levy, Barak Fishbain, Alena Bartonova, David M. Broday: Node-to-node field calibration of wireless distributed air pollution sensor network. Environmental Pollution, 1-10, 2017. 7. Wang, YZ., Yang, AQ., Chen, XM., Wang, PJ., Wang, Y., Yang, HZ.: A Deep Learning Approach for Blind Drift Calibration of Sensor Networks. IEEE Sensors Journal, volume 17, issue 13, pp. 4158-4171, 2017. 8. Abdelgawad, A. Resource-Aware Data Fusion Algorithms for Wireless Sensor Networks / A. Abdelgawad, M. Bayoumi // Lecture Notes in Electrical Engineering. - 2012. - Vol. 118. - P. 17-34. 9. Lau, B., Lyons, M.: Lazy Calibration for Wireless Sensor Networks. 2008. 10. Rui Tan, Guoliang Xing, Zhaohui Yuan, Xue Liu, Jianguo Yao.: Systemlevel Calibration for Data Fusion in Wireless Sensor Networks. ACM Transactions on Sensor Networks (TOSN). volume 9, issue 3, 2013. 11. Галелюка І.Б. Моделювання бездротових сенсорних мереж // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2015. № 14. С. 141-153. 12. Худоногова, Л.И. Комплексирование интервальных измерительных данных методом агрегирования предпочтений: диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук: спец. 05.11.13. Томск, 2017. 13. Кемени Дж. Кибернетическое моделирование. М.: Сов. радио, 1972. 192 с. 14. Muravyov, S.V.: Dealing with chaotic results of Kemeny ranking determination. Measurement, volume 51, pp. 328-334, 2014. 15. Середовище розробки Lab VIEW. National Instruments. URL: https://www.ni.com/ru-ru/shop/labview.html (дата звертання: 25.05.22). 16. Соболь, И.М. Численные методы Монте-Карло. М.: Наука, 1973. 412 с. 17. Стеблюк М.І. Цивільна оборона: Підручник. Знання, 2006. 487 с. 18. Толок А.О., Крюковська О.А. Безпека життєдіяльності: Навч. посібник. 2011. 215 с. 19. Основи охорони праці: Підручник.; 3-те видання, доповнене та перероблене / За ред. К. Н Ткачука. К.: Основа, 2011. 480 с.
Тип вмісту: Bachelor Thesis
Розташовується у зібраннях:123 — Комп’ютерна інженерія (бакалаври)

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Panuzik_SIzs42.pdf2,63 MBAdobe PDFПереглянути/відкрити
Авторська_довідка_Панузик.doc48 kBMicrosoft WordПереглянути/відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.

Інструменти адміністратора